محلل البيانات مقابل عالم البيانات - اكتشف الفرق

مع تزايد وظائف علوم البيانات ، هناك سؤال يكمن غالبًا في أذهان الطامحين - ما الفرق بين عالم البيانات ومحلل البيانات؟

هل هذان الرقمان متماثلان؟

كانت مثل هذه الأسئلة مصدر ارتباك كبير بين الشباب الذين يرغبون في تحقيق مستقبل مهني ناجح في علوم البيانات. اليوم ، نحن هنا لنضع هذه الأسئلة جانباً ونوضح لك الأمر برمته!

قبل التعمق في الملف الشخصي لوظيفة عالم البيانات ومحلل البيانات ، دعنا أولاً نفهم الاختلاف الأساسي بين الأدوار الوظيفية.

الدور الوظيفي لعالم البيانات - علماء البيانات هم متخصصون خبراء مجهزون بمجموعة من مهارات الترميز والرياضيات والإحصائية والتحليلية ومهارات تعلم الآلة. حتى أثناء مقابلة علوم البيانات ، فإن معظم الأسئلة تدور حول هذه المفاهيم وحولها. إنهم يستكشفون ويفحصون مجموعات البيانات الكبيرة التي تم جمعها من مصادر متعددة ، ويقومون بتنظيفها وتنظيمها ومعالجتها لتسهيل التفسير. بينما يمكنهم القيام بتحليل مهام المحلل ، يتعين عليهم أيضًا العمل مع خوارزميات ML المتقدمة والنماذج التنبؤية والبرمجة والأدوات الإحصائية لفهم البيانات وتطوير عمليات جديدة لنمذجة البيانات. يمكن أيضًا تصنيف عالم البيانات على أنه باحث بيانات أو مطور بيانات ، اعتمادًا على مجموعة المهارات والطلب الوظيفي.

الدور الوظيفي لمحلل البيانات - كما يوحي الاسم ، يشارك محللو البيانات بشكل أساسي في مهام جمع وتحليل البيانات اليومية. يجب عليهم التدقيق في البيانات لتحديد رؤى ذات مغزى من البيانات. ينظرون إلى مشاكل العمل ويحاولون العثور على إجابات لمجموعة محددة من الأسئلة من مجموعة معينة من البيانات. علاوة على ذلك ، يقوم محللو البيانات بإنشاء تمثيلات مرئية للبيانات في شكل رسوم بيانية ومخططات وما إلى ذلك ، لتسهيل فهم كل صاحب مصلحة مشارك في عملية الأعمال. يمكن أيضًا تسمية محلل البيانات بأنه مهندس بيانات أو مسؤول بيانات أو مهندس تحليلات ، اعتمادًا على مجموعة المهارات والطلب الوظيفي.

بالجمع من هذا الوصف لملفي وظيفتين ، من الواضح أن عالم البيانات يتعامل بشكل أساسي مع إيجاد معنى من عدم الاتساق (مجموعات البيانات غير المنظمة / شبه المهيكلة) ، في حين يتعين على محلل البيانات العثور على إجابات للأسئلة بناءً على نتائج البيانات. عالم. ومع ذلك ، في بعض الأحيان تتداخل الأدوار الوظيفية ، مما يؤدي إلى ظهور منطقة رمادية. وبينما يشترك محللو البيانات وعلماء البيانات في بعض أوجه التشابه ، هناك بعض الاختلافات المحورية بين الدورين.

عالم البيانات ومحلل البيانات - مقارنة

1. المسؤوليات

قبل دقيقة واحدة فقط ، تحدثنا عن مسؤوليات الوظيفة الأساسية لعالم البيانات ومحلل البيانات باختصار. الآن ، سنتحدث عن مسؤوليات وظيفتهم بالتفصيل.

عالم البيانات:

• إنشاء وتحديد برامج جمع البيانات والنمذجة والتحليل وإعداد التقارير.
• قم بإجراء عمليات تنقية البيانات ومعالجتها لاستخراج الرؤى القيمة من البيانات.
• تطوير نماذج بيانات مخصصة وخوارزميات ML لتناسب احتياجات الشركة / العملاء.
• لتعدين وتحليل البيانات من قواعد بيانات الشركة لتعزيز تحسين وتحسين العمليات التجارية (تطوير المنتجات وتقنيات التسويق ورضا العملاء).
• لاستخدام أدوات التصور والنمذجة التنبؤية الصحيحة للبيانات لتعزيز توليد الإيرادات ، واستراتيجيات التسويق ، وتعزيز تجارب العملاء ، وما إلى ذلك.
• لتطوير أساليب جديدة ونماذج تحليلية ML.
• لربط مجموعات البيانات المختلفة ، حدد صلاحية مصادر البيانات الجديدة وطرق جمع البيانات.
• للتنسيق والتواصل مع فرق تكنولوجيا المعلومات وإدارة الأعمال لتنفيذ نماذج البيانات ومراقبة النتائج.
• لتحديد فرص عمل جديدة وتحديد كيفية استخدام النتائج لتعزيز استراتيجيات الأعمال والنتائج.
• لإنشاء أدوات / عمليات معقدة لمراقبة وتحليل أداء نماذج البيانات بدقة.
• لتطوير أطر اختبار A / B لاختبار أداء النموذج وجودته.
• لتولي دور صاحب رؤية يمكنه إطلاق العنان لإمكانيات جديدة من البيانات.

محلل بيانات:

• لتحليل واستخراج بيانات الأعمال لتحديد الارتباطات واكتشاف الأنماط القيمة من نقاط البيانات المتباينة.
• للعمل مع نماذج خوارزمية تتمحور حول العميل وتخصيصها لتناسب متطلبات العملاء الفردية.
• لإنشاء ونشر نماذج مخصصة للكشف عن إجابات للمسائل التجارية مثل استراتيجيات التسويق وأدائها وذوق العملاء وأنماط التفضيل ، إلخ.
• لرسم خريطة وتتبع البيانات من أنظمة متعددة لحل مشاكل عمل محددة.
• لكتابة استعلامات SQL لاستخراج البيانات من مستودع البيانات ولتحديد الإجابات على قضايا الأعمال المعقدة.
• لتطبيق أساليب التحليل الإحصائي لإجراء البحوث والتحليلات المتعلقة ببيانات المستهلك.
• للتنسيق مع علماء البيانات ومهندسي البيانات لجمع بيانات جديدة من مصادر متعددة.
• لتصميم وتطوير تقارير تصور البيانات ، ولوحات المعلومات ، وما إلى ذلك ، لمساعدة فريق إدارة الأعمال على اتخاذ قرارات عمل أفضل.
• لأداء مهام التحليل الروتينية بالإضافة إلى التحليل الكمي عند الاقتضاء لدعم سير الأعمال اليومية واتخاذ القرار.

الخروج: راتب محلل البيانات في الهند

2. المهارات

دور عالم البيانات متخصص للغاية ومتعدد الاستخدامات. ومن ثم ، فإن علماء البيانات حاصلون في الغالب على درجات علمية متقدمة مثل الماجستير أو الدكتوراه. وفقًا لـ KDnuggets ، ما يقرب من 88٪ من علماء البيانات حاصلون على درجة الماجستير ، وما لا يقل عن 46٪ منهم حاصلون على درجة الدكتوراه. دعنا نلقي نظرة على متطلبات دور عالم البيانات:

• ما لا يقل عن درجة الماجستير في الإحصاء / الرياضيات / علوم الكمبيوتر. أفضل إذا كان لديك دكتوراه.
• إتقان لغات البرمجة مثل R و Python و Java و SQL على سبيل المثال لا الحصر.
• معرفة متعمقة بتقنيات ML ، بما في ذلك التجميع ، وأشجار القرار ، والشبكات العصبية الاصطناعية ، إلخ.
• معرفة متعمقة بالتقنيات والمفاهيم الإحصائية المتقدمة (الانحدار ، خصائص التوزيعات ، الاختبارات الإحصائية ، إلخ).
• خبرة في العمل مع تقنيات التعدين الإحصائي والبيانات (الانحدار الخطي ، والغابات العشوائية ، والأشجار ، والتنقيب عن النصوص ، وتحليل الشبكات الاجتماعية ، وما إلى ذلك).
• خبرة في العمل مع وإنشاء هياكل البيانات.
• خبرة في معالجة مجموعات البيانات وتطوير النماذج الإحصائية.
• خبرة في استخدام خدمات الويب مثل S3 و Spark و Redshift و DigitalOcean وما إلى ذلك.
• خبرة في تحليل البيانات من مزودي الطرف الثالث مثل Google Analytics و AdWords و Facebook Insights و Site Catalyst و Coremetrics وما إلى ذلك.
• خبرة في العمل مع البيانات الموزعة / أدوات الحوسبة مثل Map / Reduce و Hadoop و Spark و Hive و MySQL وما إلى ذلك.
• خبرة في تصور البيانات باستخدام أدوات مثل ggplot و Tableau و Periscope و Business Objects و D3 وما إلى ذلك.

بالنسبة للدور الوظيفي لمحلل البيانات ، فإن الحد الأدنى من المتطلبات هو الحصول على درجة جامعية في STEM (العلوم أو التكنولوجيا أو الهندسة أو الرياضيات). الحصول على درجات علمية متقدمة ممتاز ، لكنه ليس ضرورة. إذا كانت لديك مهارات قوية في الرياضيات والعلوم والبرمجة وقواعد البيانات والتحليلات التنبؤية ونمذجة البيانات ، فأنت على ما يرام. فيما يلي قائمة بجميع المتطلبات الأساسية لمحلل البيانات:

• درجة جامعية في الرياضيات / الإحصاء / الأعمال التجارية مع التركيز على التحليلات.
• إتقان لغات البرمجة مثل R و Python و Java و SQL على سبيل المثال لا الحصر.
• مزيج قوي من المهارات التحليلية والفضول الفكري والفطنة التجارية.
• معرفة متعمقة بتقنيات استخراج البيانات والتقنيات الناشئة بما في ذلك MapReduce و Spark و ML والتعلم العميق والشبكات العصبية الاصطناعية ، إلخ.
• خبرة في العمل بمنهجية أجايل.
• خبرة في العمل مع Microsoft Excel و Office.
• مهارات اتصال قوية (شفهيًا وكتابيًا).
• القدرة على إدارة ومعالجة الأولويات المتعددة في وقت واحد.

3. الراتب

وفقًا لتقرير دراسة برايس ووترهاوس كوبرز ، بحلول عام 2020 ، سيكون هناك حوالي 2.7 مليون فرصة عمل لعلماء البيانات ومحللي البيانات. وتنص كذلك على أن المتقدمين لهذه الأدوار الوظيفية يجب أن يكونوا "على شكل حرف T" ، حيث يجب أن يمتلكوا ليس فقط المهارات التقنية والتحليلية ولكن أيضًا المهارات الشخصية بما في ذلك الاتصال والعمل الجماعي والإبداع. نظرًا لأنه من الصعب العثور على مثل هذه المواهب مع مجموعة المهارات المناسبة والطلب على علماء ومحللي البيانات يتجاوز العرض بهامش كبير ، فإن هذه الأدوار تعد بحزمة رواتب جيدة.

ومع ذلك ، فإن وظيفة عالم البيانات هي أكثر تطلبًا من وظيفة محلل البيانات ، فإن راتب محللي البيانات هو بطبيعة الحال أقل من علماء البيانات. يؤكد غلاسدور أن متوسط ​​الراتب السنوي لعلماء البيانات هو روبية. 1000000 ، في حين أن محلل البيانات هو روبية. 4،82،041.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

أفكار ختامية

بالنظر إلى جميع النقاط المذكورة أعلاه ، يبدو أن المسمى الوظيفي لعلماء البيانات ومحللي البيانات متشابهين بشكل مخادع بسبب أوجه التشابه القليلة في مجموعات المهارات والمسؤوليات الوظيفية. على سبيل المثال ، إذا كان لديك خلفية في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات مع ميل في البرمجة والتحليلات والإحصاءات ، فأنت مناسب بشكل مثالي للعمل في مجال علوم البيانات. ومع ذلك ، فإن الفروق الدقيقة بين الاثنين تؤدي إلى تفاوت كبير في مستوى الراتب.

إذا كنت لا تزال غير قادر على الاختيار ، فلنجعل الأمر أكثر بساطة بالنسبة لك - لنفترض أنك رائع في التعامل مع الأرقام ، ولكنك لا تزال بحاجة إلى قطع شوط طويل لإتقان مهاراتك في البرمجة ونمذجة البيانات ، فمن الأفضل أن تبدأ حياتك المهنية محلل بيانات. تدريجيًا ، يمكنك الارتقاء بالمهارات ثم تصبح عالم بيانات. بهذه الطريقة ، يمكن أن تصبح وظيفة محلل البيانات نقطة انطلاق لتصبح عالم بيانات. بشكل عام ، كلا الخيارين ناشئان وخيارات وظيفية مربحة للغاية ، لذلك سيكون لديك مهنة واعدة في علوم البيانات بغض النظر عن اختيارك.